## Aplikasi Android Mendiagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Fuzzy Logic
Dwi Putri Kartini 1 , Dyah Ariyanti 2 , Ira Aprilia 3
1 Universitas Panca Marga, dwiputri@upm.ac.id
2 Universitas Panca Marga, dyahariyanti@upm.ac.id
3 Universitas Panca Marga, ira.aprilia11@upm.ac.id
Abstract. The productivity of shallots in Indonesia from year to year is still low from maximum  productivity,  especially  in  Probolinggo  district  because  it  is  caused  by attacks of pests and diseases so often decreases the economic value and the quality of shallots. Lack of information for farmers, especially novice farmers on shallot plants, results in late countermeasures to prevent pest and disease attacks on shallots. For that, an  application  system  is  needed,  namely  an  expert  application  system  that  can  be implemented into machine language easily and efficiently by using Fuzzy Logic. The use of the Fuzzy Logic expert system can bridge machine language that is very precise with  human  language  which  tends  to  be  not  precise.  In  this  study  the  logic  used  is fuzzy  logic  with  the  Sugeno  method  based  on  Android  using  the  Java  programming language by testing 16 expert data. From the results of testing this application system, researchers obtained an accuracy rate of 93.75% with details of 15 accurate data and 1 inaccurate data.
Keywords : Sistem Pakar, Fuzzy Logic, Bawang Merah, dan Android.
Abstrak. Produktivitas bawang merah di Indonesia dari tahun ke tahun masih rendah dari produktivitas maksimum khususnya di kabupaten Probolinggo karena disebabkan oleh  serangan  hama  dan  penyakit  sehingga  kerap  kali  menurunkan  nilai  ekonomis serta  mutu  bawang  merah  .  Kurangnya  informasi  untuk  para  petani  khusunya  petani pemula  pada  tanaman  bawang  merah  mengakibatkan  terlambatnya  penanggulangan untuk mencegah serangan hama dan penyakit pada tanaman bawang merah. Untuk itu, dibutuhkan suatu sistem aplikasi yaitu sistem pakar yang dapat diimplementasikan ke dalam  bahasa  mesin  secara  mudah  dan  efisien  dengan  menggunakan Fuzzy  Logic . Penggunaan  sistem  pakar Fuzzy  Logic dapat  menjembatani  bahasa  mesin  yang  serba presisi  dengan  bahasa  manusia  yang  cenderung  tidak  presisi  .  Pada  penelitian  ini logika  yang  digunakan  adalah fuzzy  logic dengan  metode  Sugeno  berbasis  android menggunakan  bahasa  pemograman Java dengan  menguji  16  data  pakar.  Dari  hasil pengujian  sistem  aplikasi  ini,  peneliti  mendapatkan  tingkat  keakurasian  sebesar 93,75% dengan rincian 15 data akurat dan 1 data tidak akurat.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Fuzzy Logic, Bawang Merah, dan Android

## 1  Pendahuluan
Bawang  merah  ( Allium  ascalonicum  L .)  merupakan  salah  satu  komoditi pertanian penting di Indonesia. Bawang merah biasanya digunakan sebagai bumbu masakan  dan  obat  –  obatan  tradisional  (Rahayu,  Berlian,  2003  dan  AAK,  1998). Produtivitas  bawang  merah  di  Indonesia  dari  tahun  ke  tahun  masih  rendah  dari produktivitas maksimum (AAK, 1998) yaitu dapat mencapai sekitar 10 – 15 ton per hektar  (Rahayu  dan  Berlian,  2003).  Total  produksi  bawang  merah  di  Kabupaten Probolinggo tahun 2017 yaitu 29.102 ton dengan luas areal tanam 6.299 atau 8 ton per  hektar  (Anung  Widiarto,  2017).  Rendahnya  produktivitas  bawang  merah  bisa disebabkan  oleh  serangan  hama  dan  penyebab  penyakit.  Serangan  pathogen  pada tanaman  bawang  merah  umumnya  berdampak  lebih  parah  dari  pada  kerusakan akibat serangan hama (AAK, 1998).
Sebagian  besar  petani  menginginkan  pengetahuan  dan  pemahaman  yang  lebih mendalam  dan  mendetail  mengenai  tanaman  bawang  merah  tanpa  bergantung sepenuhnya  kepada  pakar,  terutama  dalam  hal  mendiagnosa  hama  dan  penyakit serta dalam memberikan solusi atas nama penyakit yang menyerang pada tanaman tersebut.  Mendiagnosa  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  bawang  merah  memang haruslah  secepat  dan  seakurat  mungkin,  dikarenakan  hama  dan  penyakit  pada tanaman  tersebut  dapat  dengan  cepat  menyebar  dan  menyerang  keseluruh  lahan, dalam  hal  ini  pakar  harus  sesegera  mungkin  mendiagnosa  dan  menentukan  jenis hama  dan  penyakit  serta  memberikan  contoh  cara  penanggulangannya  walaupun dengan proses yang cukup memakan waktu. Demikian pula jika ditemukan adanya jenis  hama  dan  penyakit  baru  pada  tanaman  bawang  merah  tersebut,  maka  pakar haruslah  secepat  mungkin  memberikan  sosialisasi  kepada  para  petani  mengenai jenis hama dan penyakit baru tersebut beserta penanggulangannya. Maka dalam hal ini dibutuhkan apa yang disebut dengan Sistem Pakar.
Tujuan  utama  sistem  pakar  bukan  untuk  menggantikan  kedudukan  seorang ahli atau seorang pakar, tetapi untuk memasyarakatkan pengetahuan dan pengalam pakar  yang  sangat langka.  Dengan  mengadopsi  Sistem  Pakar  ini  maka  diharapkan dapat memberikan solusi dari masalah yang ada, yang salah satunya adalah masalah petani tanaman bawang merah.
Penggunaan  sistem  pakar  dapat  diimplementasikan  dengan  mudah  ke  dalam bahasa  mesin  secara  mudah  dan  efesien  dengan  menggunakan fuzzy  logic . Fuzzy logic telah  menjadi  area  riset  yang  mengagumkan  karena  kemampuannya  dalam menjembatani  bahasa  mesin  yang  serba  presisi  dengan  bahasa  manusia  yang cenderung  tidak  presisi  yaitu  dengan  menekankan  pada  makna  atau  arti (significance ).  Pada  penelitian  ini  logika  yang  akan  digunakan  adalah fuzzy  logic atau  logika  fuzzy  berbasis android dengan  menggunakan  dengan  bahasa pemograman Java .
Dari pemaparan permasalahan diatas maka dapat memberikan solusi terhadap masalah  yang  dialami  para  petani  tersebut  maka  dalam  hal  ini  yang  diperlukan adalah  “Aplikasi  Android  Mendiagnosa  Hama  Dan  Penyakit  Tanaman  Bawang Merah Menggunakan Fuzzy Logic ”

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
2 Metode
2.1 Diagram Alir Sistem

## Gambar 1 Flowchart Sistem Pakar

## 2.2 Diagram Konteks

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Proses  ini  mewakili  proses  alur  data  dari  seluruh  sistem. contex  diagram ini menggambarkan  hubungan input/output antara  sistem  dengan  dunia  luarnya (kesatuan luar). User akan memberikan gejala penyakit dan bisa melakukan update data  user  ke  proses  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  bawang  merah  menggunakan fuzzy  sugeno,  kemudian  proses  ini  akan  menghasilkan  username  dan  password serta  nama  dan  informasi  penyakit  yang  akan  diberikan  kepada  user.  Sedangkan pada  pakar,  seorang  pakar  bisa  update  data  penyakit,  update  data  gejala,  update bobot gejala, update data aturan ke proses sistem pakar diagnosa penyakit bawang merah  menggunakan  fuzzy  sugeno,  lalu  proses  ini  akan  memberikan  record  data penyakit, record data gejala, record bobot gejala dan record data aturan.

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Perancangan Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  mengandung  pengetahuan  untuk  pemahaman  dalam penyelesaian  masalah  yang  digunakan  dalam  sistem  kecerdasan  buatan.  Basis pengetahuan  digunakan  untuk  penarikan  kesimpulan  yang  merupakan  hasil  dari proses  pelacakan.  Dalam  perancangan    ini  kaidah  produksi  di  tulis  dalam  bentuk pernyataan
JIKA [premis] maka [KONKLUSI]. Pada  perancangan  basis  pengetahuan  sistem  pakar  pendeteksi  penyakit bawang    ini    adalah  gejala    dan  jenis  penyakit  yang  menyerang  tanaman bawang merah, sehingga bentuk pernyataan adalah JIKA [gejala] MAKA [jenis penyakit].
Pada sistem pakar ini dalam satu kaidah dapat memiliki lebih dari satu gejala. Dan  gejala-gejala  tersebut  dihubungkan  dengan  menggunakan  operator logika DAN. Adapun bentuk pernyataanya adalah: JIKA [gejala1] DAN [gejala2] DAN [gejala3] MAKA [jenis penyakit] Dari bentuk kaidah produksi diatas, dapat diterapkan seperti contoh kaidah di bawah ini:
Kaidah: JIKA [Daun terkulai/rebah/layu] DAN [Ditemukan bintik-bintik   putih  tanda  tusukan-  ovipositor  pada
daun B.M] DAN [Ujung daun berlubang/ terpotong]
DAN [Daun transparan] MAKA [ Ulat Grayak ]

## 3.2 Implementasi Sistem
Pada Implementasi system akan ditampilkan dalam bentuk screenshoot program,
Gambar 3. Tampilan hasil diagnosa non admin
Gambar 4 Tampilan detail penyakit Non Admin
Gambar 5 Tampilan perhitungan fuzzy sugeno Non Admin

## 3.3 Testing
Pada  bagian  testing  ini  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian.  Pertama,  test fungsionalitas  software  khusus  pada  input  dan  output  aplikasi  yang  mana  metode testing yang akan dipakai adalah metode Black Box. Kedua, Testing akan dilakukan dengan mengkomparasi hasil perhitungan program dengan perhitungan manual agar dapat diketahui keakuratan dari progam sistem pakar yang dibangun ini.
a. Black Box
Pengujian  black-box  merupakan  tahap  yang  berfokus  pada  pernyataan fungsional  perangkat  lunak.  Test  case  ini  bertujuan  untuk  menunjukkan  fungsi perangkat lunak tentang cara beroperasinya. Apakah pemasukan data telah berjalan sebagai  mana  mestinya  dan  apakah  informasi  yang  tersimpan  dapat  dijaga kemutahirannya.
Dengan  demikian,  pengujian  black-box  memungkinkan  pembuat  perangkat  lunak mendapatkan  serangkaian  kondisi  input  yang  sepenuhnya  menggunakan  semua persyaratan fungsional untuk suatu program.
Pengujian black-box berusaha menemukan kesalahan dalam beberapa hal yaitu: a. Fungsi-fungsi yang tidak benar atau salah b. Kesalahan interface.
c.  Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal d. Kesalahan kinerja, inisialisasi, dan kesalahan terminasi
b.  Testing  dengan  komparasi  perhitungan  program  dan  perhitungan  manual dengan studi kasus
Permasalahan  yang  telah  dirumuskan  sebelumnya  yaitu  apakah  metode Fuzzy Inferensi  System  Takagi-Sugeno-Kang (Metode  Sugeno)  dapat  memberikan diagnosa penyakit bawang merah pada sistem pakar.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Kasus : Dimisalkan user memilih gejala G2, G3, G6, G10, G15 Catatan : (lihat detail semua simbol pada tabel gejala, penyakit, bobot gejala, dan data aturan pada lampiran)

## Perhitungan Manual
Rumus    umum  untuk  fuzzyfikasi  metode  Fuzzy  inference  system  Takagi-Sugeno- Kang yaitu sebagai berikut :
Keterangan : x = Bobot nilai yang sudah ditentukan dari setiap gejala yang dipilih a = Batas nilai minimum pada setiap gejala b = Nilai tengah dari batas minimum dan maksimum c = Batas Maksimum pada setiap gejala G2   = Nilai Bobot = 0,2; interval = 0,0 ≤ a ≤ 0,4
G3   = Nilai Bobot = 0,4; interval = 0,3 ≤ a ≤ 0,7
G6 = Nilai Bobot = 0,2; interval = 0,0 ≤ a ≤ 0,4
G10 = Nilai Bobot = 0,9; interval = 0,6 ≤ a ≤ 1 G15 = Nilai Bobot = 0,4; interval = 0,3 ≤ a ≤ 0,7 Nilai Fuzzy :
G2 =
G3 =
G6 =
G10 =
G15 =
Adapun  rumus  untuk  defuzzyfikasi  metode  Fuzzy  Inference  System  Takagi- Sugeno-Kang yaitu sebagai berikut :
Keterangan : WA = Weight Average F.G = Nilai fuzzy dari gejala yang dipilih NB.G = Nilai bobot gejala yang dipilih
Untuk  mengetahui  nilai  Defuzzyfikasi  dari  setiap  penyakit  maka  perlu  untuk memasukkan gejala-gejala yang dipilih kepada data aturan dari setiap penyakit dan gejala.
P1 = G2 dan G3 P2 = G6 P3 = G6 dan G10 P4 = G15 P5 = G15 P6 = G15
P14 = G6 WA[P1]=0,43
Perhitungan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  bawang  merah  menggunakan PHP :
Dari gejala diatas dapat diketahui hasil diagnosa menggunakan program PHP

## Gambar 22 Perhitungan sistem pakar diagnosa penyakit bawang merah

## Hasil perbandingan pengambilan keputusan pakar dan sistem
Dari  hasil  pengujian  antara  sistem  dengan  pakar,  didapatkan  ketepatan  hasil diagnosa penyakit bawang merah sebesar 93,75%. Jadi, dapat disimpulkan bahwa metode Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno-Kang dapat diterapkan pada sistem pakar dan dapat memberikan diagnosa penyakit pada bawang merah.
Tabel 1 Hasil Diagnosa Hasil Diagnosa Pakar Hasil Diagnosa Sistem Keterangan Ulat tanah Ulat tanah Sesuai Uret Uret Sesuai Orong-orong Orong-orong Sesuai Siput Siput Sesuai Lalat penggorok daun Lalat penggorok daun Sesuai Ulat bawang Ulat bawang Sesuai Ulat grayak Ulat grayak Sesuai Kutu daun Kutu daun Sesuai Trips Trips Sesuai Bercak daun alternaria / trotol Bercak daun alternaria / trotol Sesuai Busuk daun antraknos Busuk daun antraknos Tidak Sesuai Embun bulu Embun bulu Sesuai Layu fusarium Layu fusarium Sesuai Busuk leher akar Busuk leher akar Sesuai Penyakit ngelumpruk Penyakit ngelumpruk Sesuai Penyakit bercak daun serkospora Penyakit bercak daun sirkospora Sesuai

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 4 Kesimpulan
Pada penelitian ini telah berhasil dilakukan perancangan aplikasi sistem pakar untuk  diagnosa  hama  dan  penyakit  tanaman  bawang  merah  dengan  menggunakan Fuzzy  Logic berbasis  Android.  Sistem  dibagi  menjadi  dua  tahapan  yaitu  tahapan pelatihan  dan  tahapan  pengujian.  Tahapan  pelatihan  menggunakan  16  data  pakar hama dan penyakit yang menyerang tanaman bawang merah dikenali sesuai dengan hama  dan  penyakitnya  sehingga  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  100%. Sedangkan tahapan pengujian menggunakan 16 data pakar hama dan penyakit yang menyerang tanaman bawang merah, 15 data pakar dikenali sesuai dengan hama dan penyakitnya  dan  1  data  pakar  dikenali  tetapi  tidak  sesuai  dengan  hama  dan penyakitnya sehingga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93,75%.

## 5 Daftar Pustaka
[1]  Abdul  Kadir.  2012. “Algoritma  Dan  Pemograman  menggunakan  Java”, Yogyakarta ; penerbit Andi .
[2]  Agus  Naba  .  2009.  “ Belajar  Cepat  Fuzzy  Logic  menggunakan  Matlab”,
Yogyakarta ; penerbit Andi . http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/MetNum/2011 2012/Fuzzy%20dengan%20Matlab.pdf
[3] Arbie . 2004. “Manajemen Database dengan MySQL”, Yogyakarta.
http://etd.repository.ugm.ac.id/downloadfile/67634/potongan/diploma-2014- 303262-blibliography.pdf
[4] Bayu Hanif Pratama . 2013. “Rancang Bangun Aplikasi Fuzzy Inference System (FIS) Takagi Sugeno Kang (TSK) untuk Menentukan Kebutuhan Energi Harian Tubuh Manusia” . Riau http://repository.uin-suska.ac.id
[5] Indra Ramdhani . 2012. “Fuzzy Inference System dengan metode Sugeno untuk Penentuan  banyaknya  Asisten  Laboratorium  yang  diterima  pada  saat Rekrutmen” . Yogyakarta.http://jurnal.uii.ac.id/Snati/article/view/2902
[6] Edhy Sutanta,2011. “Basis Data dalam Tinjauan Konseptual” , Yogyakarta.
[7]  Eko  Adi  Sarwoko  ,  2015. “Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  Diagnosa  Penyakit Hypertiroid  dengan  Metode  Inferensi  Fuzzy  Mamdani” .  Teknik  Informatika, Universitas Diponegoro, Semarang.http://ejournal.undip.ac.id/index.php/jsinbis
[8]  Fauzan  Masykur  .  2012. “Implementasi  Sistem  Pakar  Diabetes  Mellitus menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  berbasis  Web” .  Universitas  Diponegoro, Semarang.http://eprints.undip.ac.id/36016/
[9]  Giarratno,  Joseph  dan  Rilley,  Garry.  2005, Expert  System  Principle  and Programming  4  th  Edition  ,  Thomson . http://informatika.web.id/sistem-pakar- expert-system.htm
[10] Kusumadewi, Purnomo Hari . 2010, “Aplikasi Logika Fuzzy”, Yogyakarta.
[11]  Wilis  Kasidjanti,  2015. “Implementasi  Mesin  Inferensi  Fuzzy  (Studi  Kasus Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Cabe  Merah)” .  Upn Veteran, Yogyakarta. http://repository.unpyk.ac.id/1996/1/wilis_edit.pdf